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敏捷开发流程中的缺陷管理方法测试者家园智能化测试持续测试敏捷测试敏捷流程智能化测试持续测试 DevOps 缺陷管理 AI赋能人工智能
用工作流生成测试用例和自动化测试脚本！缺陷管理作为软件质量保障的核心环节，其效果直接影响软件交付的质量与客户满意度。传统的缺陷管理流程往往流程复杂、响应缓慢，难以满足敏捷开发快速迭代、持续交付的节奏。敏捷开发环境下，缺陷管理面临诸多挑战：频繁变更的需求、缩短的迭代周期、多角色协作和实时反馈的要求，促使缺陷管理必须转型升级。本文将深入探讨敏捷开发中的缺陷管理方法，从理念、流程、工具和实践四个维度展开
Spring AI深度解析（7/50）：Tool Calling 工具调用解析 Spring AI学习 spring 人工智能 microsoft
SpringAI深度解析（7/50）：ToolCalling工具调用解析一、工具调用的本质突破传统大模型存在两大核心限制：知识时效性与动作执行能力。SpringAI通过工具调用（ToolCalling）机制，将大模型从「信息处理中心」升级为「智能调度中枢」，实现三大飞跃：实时数据获取：连接数据库、API等动态数据源物理世界交互：触发硬件设备、业务流程复杂逻辑编排：多工具链式调用与结果聚合二、Spr
PyTorch深度学习优化实战：从理论到实践的现代化技能指南智算菩萨深度学习 pytorch 人工智能
引言：现代PyTorch开发的核心思维在深度学习技术日新月异的今天，掌握PyTorch不仅仅意味着能够搭建和训练神经网络，更重要的是理解如何高效地利用现代硬件资源、优化模型性能并构建可扩展的AI系统。随着PyTorch2.x系列的成熟，特别是最新2.7版本的发布，框架为开发者提供了前所未有的优化工具和性能潜力。本文将深入探讨现代PyTorch开发中的核心优化技能，从编译器优化到注意力机制革新，从内
俄罗斯方块AI深度解析：从算法原理到实现细节智算菩萨 Python小游戏项目实战人工智能算法
俄罗斯方块AI深度解析：从算法原理到实现细节前言俄罗斯方块，这个诞生于1984年的经典游戏，至今仍然是人工智能研究领域的热门课题。当简单的几何形状在网格中不断下落时，看似简单的规则背后却隐藏着复杂的策略决策问题。本文将深入剖析一个基于Python实现的俄罗斯方块AI系统，探讨其如何通过精巧的算法设计实现近乎完美的自动游戏表现。游戏状态的数字化抽象在构建任何游戏AI之前，我们首先需要将人类直观理解的
AI原生应用：多模态交互技术的5大核心应用场景解析 AIGC应用创新大全 AI大模型与大数据技术 AI人工智能与大数据应用开发 MCP&Agent 云算力网络 AI-native ai
#AI原生应用：多模态交互技术的5大核心应用场景解析>关键词：多模态交互、AI原生应用、人机交互、深度学习、应用场景>摘要：本文将深入解析多模态交互技术的核心原理，通过智能家居、医疗诊断、自动驾驶、教育创新和虚拟助手五大应用场景，揭示AI如何像人类感官协同工作般理解世界。文章包含技术原理图解、真实案例代码和未来趋势预测。##背景介绍###目的和范围解析多模态交互技术在AI原生应用中的落地实践，涵盖
Kotlin协程超时控制：深入理解withTimeout与withTimeoutOrNull 时小雨 Android基础 kotlin android
在异步编程中，超时控制是保证系统健壮性的关键。本文将深入探讨Kotlin协程中的超时机制，帮助你掌握高效处理耗时操作的技巧。一、为什么需要超时控制？在现代软件开发中，我们经常需要处理网络请求、数据库查询、文件读写等耗时操作。这些操作可能由于各种原因（如网络延迟、资源竞争、服务不可用等）导致执行时间过长，进而引发：用户界面卡顿或无响应系统资源被长时间占用整体服务性能下降级联故障风险增加Kotlin协
Boltz-2：革命性生物分子模型，加速药物发现的新引擎花生糖@ AIGC学习资料库 Boltz-2 生物模型 AI
在药物研发领域，预测蛋白质与其他分子间的结合强度（BindingAffinity）始终是核心挑战之一。传统方法如自由能微扰法（FEP）虽然精确，但计算成本极高，难以大规模应用。如今，Boltz-2的诞生打破了这一瓶颈——这是首个开源的深度学习模型，其结合强度预测准确度接近FEP方法，却将速度提升了1000倍，成为药物早期筛选的“加速器”。项目简介Boltz-2是由jwohlwend团队开发的生物分
人工智能在医疗领域的应用：技术革新与未来展望
人工智能（AI）技术正在重塑医疗行业的面貌。从辅助诊断到药物研发，从健康管理到手术机器人，AI的广泛应用不仅提升了医疗效率，还为精准医疗和个性化治疗提供了新可能。根据2025年多份研究报告及政策文件，全球AI医疗市场正以39.4%的年复合增长率高速扩张，预计到2025年，中国市场规模将达349亿元，全球规模则可能突破千亿美元18。本文将从应用场景、技术驱动、挑战与政策支持等维度，探讨AI在医疗领域
【机器学习笔记 Ⅱ】9 模型评估巴伦是只猫机器学习机器学习笔记人工智能
评估机器学习模型是确保其在实际应用中有效性和可靠性的关键步骤。以下是系统化的评估方法，涵盖分类、回归、聚类等任务的评估指标和技术：一、分类模型评估1.基础指标2.高级指标ROC-AUC：通过绘制真正例率（TPR）vs假正例率（FPR）曲线下面积评估模型整体性能。AUC=1：完美分类；AUC=0.5：随机猜测。适用于二分类及多分类（OvR或OvO策略）。混淆矩阵：可视化模型在各类别上的具体错误（如将
铜墙铁壁 - 密钥管理的最佳实践 weixin_42587823 云原生安全密钥安全
铜墙铁壁-密钥管理的最佳实践第一部分：回顾KubernetesSecret的局限性我们在之前的系列中已经接触过K8sSecret对象。它提供了一种将敏感数据与Pod定义分离的基础机制。但对于追求极致安全的生产环境，它存在几个显著的局限性：默认仅编码非加密:etcd中存储的Secret数据默认只经过了Base64编码，这是一种可逆的编码方式，并非加密。任何人只要能访问到etcd的数据，就能轻易解码获
Day08-Flask 或 Django 简介：构建 Web 应用程序清幽竹客 Python flask django python
Flask或Django简介：构建Web应用程序网络开发领域提供了丰富的工具和框架，而Python作为一门多功能的语言，在构建健壮且可扩展的Web应用方面脱颖而出。本课程将作为你使用Python进行Web开发的入门指南，特别聚焦于两个流行的框架：Flask和Django。我们将探讨这些框架背后的基本概念，为你创建动态Web应用和RESTfulAPI奠定基础。理解这些框架对于将AI模型集成到Web应
乾坤微前端框架详细使用大全不知名靓仔前端框架
引言乾坤微前端框架（Qiankun）是一款轻量级的微前端解决方案，它基于JavaScript的Proxy特性和WebComponents技术，提供了一套简单易用的微前端实现方案。本文将详细介绍乾坤微前端框架的安装、配置、使用方法及常见问题解答，帮助开发者快速上手乾坤微前端框架。1.乾坤简介1.1什么是乾坤？乾坤是一个轻量级的微前端框架，旨在帮助开发者轻松实现微前端架构。它通过主应用（MainApp
10.6 ChatGLM3私有数据微调实战：24小时打造高精度模型，显存直降60% 少林码僧掌握先机！从 0 起步实战 AI 大模型微调打造核心竞争力 chatgpt 机器学习深度学习人工智能语言模型
ChatGLM3私有数据微调实战：24小时打造高精度模型，显存直降60%1.实战构造私有的微调数据集在微调大模型时，数据质量直接决定模型效果。本节将手把手教你如何构建高质量的私有微调数据集。1.1使用ChatGPT自动设计生成训练数据的Prompt核心思路：通过ChatGPT生成符合任务需求的样本数据，降低人工标注成本。步骤示例（以生成客服对话数据为例）：fromlangchain.prompts
Flink ClickHouse 连接器：实现 Flink 与 ClickHouse 无缝对接 Edingbrugh.南空大数据 flink flink clickhouse 大数据
引言在大数据处理领域，ApacheFlink是一款强大的流处理和批处理框架，而ClickHouse则是一个高性能的列式数据库，专为在线分析处理（OLAP）场景设计。FlinkClickHouse连接器为这两者之间搭建了一座桥梁，使得用户能够在Flink中方便地与ClickHouse数据库进行交互，实现数据的读写操作。本文将详细介绍FlinkClickHouse连接器的相关内容，包括其特点、使用方法
PDF处理控件Spire.PDF教程：在Java中读取PDF，提取文本、图片和表格 CodeCraft Studio pdf java 国产化 Spire.pdf 文档处理
在数据驱动的现代开发中，高效处理PDF文档已成为Java开发者不可或缺的核心能力。无论是处理各类发票扫描件、业务分析报告，还是包含丰富图表的技术文档，掌握Java版的PDF解析技术都将大幅提升数据处理效率，充分释放文档中的商业价值。本指南将介绍如何使用Spire.PDFforJava读取PDF文档，涵盖从可搜索的PDF提取文本、表格和图片，以及通过OCR技术从扫描版PDF中读取文本。Spire.P
企业级图表方案AG Charts v12正式发布：全新功能提升图表交互体验与开发效率
AGGrid成立于英国，致力于提供优秀的企业级数据表格及图表解决方案。AGGrid及AGCharts是其两大主要的高性能企业级JavaScript数据表格及图表解决方案，被全球开发者广泛采用。广泛应用于金融、电信、制造等行业，支持Angular、React、Vue和纯JavaScript项目，拥有企业级的性能与功能深度，凭借其卓越的性能、丰富的功能与高度可定制性，成为构建复杂数据驱动型应用的优选工
PPT处理控件Aspose.Slides教程：在 PowerPoint 文件中创建 3D 形状 CodeCraft Studio 3D/2D CAD 文档管理 powerpoint 3d python
概述在PowerPoint文件中创建3D形状可以显著增强演示文稿的视觉吸引力。此功能对于建筑、教育和设计等以视觉表现为关键的行业至关重要。通过使用Aspose.SlidesforJava，开发人员可以轻松地将3D模型渲染集成到他们的应用程序中。该库以其灵活性和高级自定义选项而闻名，使其成为在PowerPoint中创建3D形状的理想选择。凭借其强大的功能，Aspose.SlidesforJava使开
PPT处理控件Aspose功能演示：使用C＃从PowerPoint文件中提取文本 Lee-Shyllen Aspose 文档开发文档管理 aspose PPT 文档开发文档处理
有时需要从PowerPoint幻灯片中提取文本以执行文本分析。另一方面，可能需要提取文本并将其保存在文件或数据库中以进行进一步处理。因此，本文介绍了如何使用C＃从PowerPoint演示文稿中提取文本。特别是，将学习如何从特定的幻灯片或整个演示文稿中提取文本。从PowerPoint幻灯片中提取文本从PowerPoint演示文稿中提取文本为了处理PowerPoint演示文稿，Aspose提供Aspo
PPT处理控件Aspose.Slides功能演示：使用 C# 在 PowerPoint 演示文稿中创建 SmartArt Augenstern__zyx c#html css ppt
演示文稿中的SmartArt用于以视觉形式提供信息。有时，选择使简单的文本更具吸引力。而在其他情况下，它用于演示流程图、流程、不同实体之间的关系等。下面将介绍如何使用C#以编程方式在PowerPoint演示文稿中创建SmartArt。目录在PowerPoint中创建SmartArt的.NETAPI使用C#在PowerPoint中创建SmartArt形状使用C#在PowerPoint中访问Smart
如何最大化YashanDB数据库的存储性能数据库
在数据库技术领域，存储性能不仅对数据的读写速度有直接影响，同时也关系到整个系统的效率和穷尽的业务能力。数据库管理员和系统架构师常面临着性能瓶颈、I/O瓶颈等问题，并需要通过优化存储结构、合理设计索引、选择合适的部署架构等手段来提升存储性能。本文将详细解析YashanDB数据库的存储性能优化，包括存储管理、数据结构选择、并行处理等多方面的技术原理和实践要点。存储架构优化部署架构选择YashanDB支
基于Linux下的vscode c/c++开发环境搭建详细教程墨小傲 linux vscode c语言
vscode是文本编辑而非集成开发环境，需要经过配置才能在其上编译执行代码。本教程将具体详解在linux上配置VisualStudioCode使用GCCC++编译器（g++）和GDB调试器的方法（GCC是GNU编译器集合，GDB则是GNU调试器）。配置vscode后，将通过在VSCode中编译和调试一个简单的C++程序告知您具体该如何操作。一、先决条件安装VisualStudioCode.安装C+
蓝桥杯2023国赛-01游戏 weixin_66009678 蓝桥杯游戏深度优先
本题的dfs还是比较复杂的，需要兼顾的条件比较多。这一题是我看了其他人的题才写出来的，菜菜捏，哈哈哈哈哈！！！然后这一题如何确保行之前不相同，是通过二进制来的，具体的在代码中给出了详解。直接上代码：//https://www.lanqiao.cn/problems/17100/learning/?page=1&first_category_id=1&sort=students_count&tags
开源语音分离工具大比拼：人声 VS 背景音乐 ⚔️ - 获取干净训练语音 (数据截至 2025年4月17日)！！！小丁学Java python 人工智能
开源语音分离工具大比拼：人声VS背景音乐⚔️-获取干净训练语音(数据截至2025年4月17日)在音频处理，特别是机器学习训练数据的准备中，获取纯净的人声（去除背景音乐或噪声）是一个常见的痛点。幸运的是，开源社区提供了许多强大的工具来帮助我们完成这项任务！本文将盘点一系列GitHub上的开源语音分离项目，重点关注那些能有效分离“人物语音”和“背景音乐”的工具，并根据GitHub星标⭐（反映社区关注度
扩散模型中的 Transformer：图像生成及其延展应用询问 ChatGPT DeepSeek大模型官方教程 transformer chatgpt 深度学习自然语言处理人工智能 ai 大模型学习
扩散模型近年来在生成逼真但合成的连续媒体内容方面引起了广泛关注。本次演讲将介绍Transformer在图像生成的扩散模型中的应用，并进一步探讨其更广泛的前景。我们首先简要介绍扩散模型的基础知识以及它们的训练方式，从而建立基本背景。接着，我们讲解曾是扩散模型事实标准的基于UNet的网络架构，这将帮助我们理解引入Transformer架构并推动其发展的动因。随后，我们将深入探讨构成基础架构的核心模块，
【零基础学AI】第29讲：BERT模型实战 - 情感分析 1989 0基础学AI bert 人工智能深度学习神经网络 cnn python 自然语言处理
本节课你将学到BERT模型的核心原理与优势HuggingFaceTransformers库的BERT接口使用情感分析任务的完整实现流程模型微调(Fine-tuning)技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：pipinstalltorchtransformersdatasetspandastqdmGPU推荐（可加速训练）前置知识第28讲Transformer基础基本PyTorch使用
【零基础学AI】第27讲：注意力机制（Attention） - 机器翻译实战 1989 0基础学AI 人工智能机器翻译自然语言处理 python tensorflow 机器学习神经网络
本节课你将学到理解注意力机制的核心思想掌握注意力计算的数学原理实现基于注意力机制的Seq2Seq模型构建英语到法语的神经翻译系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：tensorflow==2.8.0numpy==1.21.0matplotlib==3.4.0pandas==1.3.0前置知识RNN/LSTM原理（第26讲）序列数据处理（第26讲）自然语言处理基础（第14讲）核心概念为
【scl】博图程序的导入和导出 peace.. 西门子1200 windows 经验分享学习其他
导入或者导出博图文件的方法（也叫移植文件）目录前言编辑编辑前言本篇文章主要写一下关于博图文件的导入和导出，具体要怎么样才能将写好的程序或者块移植到其他地方，下面我们一起来看！一、程序块的导入和导出程序块包含FC块，FB块；注意：需要是SCL语言编写的程序块才可以导出源文件！导出步骤：找到要导出的程序块---->右键单击----->选择从块生成源---->可以选着一个块或关联块---->将文件保存-
《王者荣耀》游戏优化的AI革命：从性能提升到生态治理 AI编程员 001AI传统＆编程语言 002AI编程工具汇总 003AI编程作品汇总人工智能笔记学习深度学习游戏
目录：AI技术进化历程：使用时间轴和表格介绍“绝悟”AI从基础操作到职业水平的成长过程，以及“开悟”平台的技术外溢效应。性能优化策略：通过终端适配方案表格，分析预计算烘焙、多线程优化等技术如何解决亿级用户的设备兼容问题。游戏环境治理：列举AI接管、违规检测等机制如何应对挂机、摆烂等破坏公平性的行为。产业技术外溢：说明游戏AI如何向智能制造、自动驾驶等领域输出协作决策模型。伦理争议：探讨“超规格能力
sqlserver 将多个字段合并成一个字段 chtholl sqlserver学习 sql 数据库 java
1.字段为竖向显示的时候在这里我们合并sqr，将id为（47,50,51）合并SELECTname=((stuff((SELECT','+CAST(a.sqrASVARCHAR)FROMformtable_main_11aWHEREa.idin(47,50,51)ORDERBYa.idFORxmlpath('')),1,1,'')))显示结果：2.字段为横向显示的时候合并在这里我们合并（reque
游戏可观测性：如何打造稳定高效的后台服务你一身傲骨怎能输游戏开发技术专栏可观测性
游戏服务可观测性能力建设摘要游戏服务的可观测性建设是保障稳定运营和高效排障的关键。现代游戏采用分布式架构，需要通过指标(Metrics)、日志(Logs)、追踪(Traces)三大支柱实现系统监控。核心能力包括：指标监控：系统资源、服务性能、业务数据日志分析：访问日志、业务日志、异常日志链路追踪：跨服务调用追踪和业务流程跟踪告警与可视化：实时告警、仪表盘、根因分析技术方案建议：指标采集：Prome
对股票分析时要注意哪些主要因素？会飞的奇葩猪股票分析云掌股吧
　　众所周知，对散户投资者来说，股票技术分析是应战股市的核心武器，想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的，其实非常简单，我们只要记住三个要素：成交量、价格趋势、振荡指标。一、成交量　　大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多，成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态，运用技术找综合买点较准；
【Scala十八】视图界定与上下文界定 bit1129 scala
Context Bound，上下文界定，是Scala为隐式参数引入的一种语法糖，使得隐式转换的编码更加简洁。隐式参数首先引入一个泛型函数max，用于取a和b的最大值 def max[T](a: T, b: T) = { if (a > b) a else b } 因为T是未知类型，只有运行时才会代入真正的类型，因此调用a >
C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感 darkblue086 apple c 框架 cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言，C语言已经有了很多版本和实现，从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择，我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的，Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是，Object C并不是C的超集，因为有很多特性与C是不同的。 Object-C程序设计这本书
去除浏览器对表单值的记忆周凡杨 html 记忆 autocomplete form 浏览
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java的树形通讯录 g21121 java
最近用到企业通讯录，虽然以前也开发过，但是用的是jsf，拼成的树形，及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串，页面上也好展现。 // 首先取出每个部门的联系人 for (int i = 0; i < depList.size(); i++) { List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
Nginx安装部署 510888780 nginx linux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和反向代理服务器，也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的，第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布，因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
java servelet异步处理请求墙头上一根草ｊａｖａ异步返回ｓｅｒｖｌｅｔ
servlet3.0以后支持异步处理请求，具体是使用AsyncContext ，包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能， final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response); ac.s
我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化 aijuans Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法： 1、最常用的（普通方法） <bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" /> 使用这样方法，按Spring就会使用Bean的默认构造方法，也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。（有构造方法的下个文细说） 2、还
为Mysql创建最优的索引 annan211 mysql 索引
索引对于良好的性能非常关键，尤其是当数据规模越来越大的时候，索引的对性能的影响越发重要。索引经常会被误解甚至忽略，而且经常被糟糕的设计。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了，索引能够轻易将查询性能提高几个数量级，最优的索引会比较好的索引性能要好2个数量级。 1 索引的类型 (1) B-Tree 不出意外，这里提到的索引都是指 B-
日期函数百合不是茶 oracle sql 日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全 TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例) Year: yy two digits 两位年显示值:07 yyy three digits 三位年显示值:007
线程优先级 bijian1013 java thread 多线程 java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。线程优先级是用数字表示，数字越大线程优先级越高，取值在1到10，默认优先级为5。实例： package com.bijian.study; /** * 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法 * 但在实际中，JAVA的优先级不准，强烈不建议用此方法来控制执
适配器模式和代理模式的区别 bijian1013 java 设计模式
一.简介适配器模式：适配器模式（英语：adapter pattern）有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起，做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件 bit1129 Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件，通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>，<update>元素定义增删改查的SQL语句，这些元素包含三方面内容 1. 要执行的SQL语句 2. SQL语句的入参，比如查询条件 3. SQL语句的返回结果
oracle大数据表复制备份个人经验 bitcarter oracle 大表备份大表数据复制
前提：数据库仓库A（就拿oracle11g为例）中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上，ldm_table1中的数据是从其他库B（数据源）中抽取过来的，前期业务理解不够或者需求有变，数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
HTTP加速器varnish安装小记 ronin47 http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册，个人看了下，有点不知所云，好吧~看来还是先安装玩玩！苦逼公司服务器没法连外网，不能用什么wget或yum命令直接下载安装，每每看到别人博客贴出的在线安装代码时，总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧，既然没法上外网，那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了！ Varnish 3.0.4下载地址： http://repo.varnish-cache.org/
java-73-输入一个字符串，输出该字符串中对称的子字符串的最大长度 bylijinnan java
public class LongestSymmtricalLength { /* * Q75题目：输入一个字符串，输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。 * 比如输入字符串“google”，由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”，因此输出4。 */ public static void main(String[] args) { Str
学习编程的一点感想 Cb123456 编程感想 Gis
写点感想，总结一些，也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段，也做做项目. 本专业是GIS专业，当初觉得本专业太水，靠这个会活不下去的，所以就报了培训班。学习的时候，进入状态很慢，而且当初进去的时候，已经上到Java高级阶段了，所以.....，呵呵，之后有点感觉了，不过，还是不好好写代码，还眼高手低的，有
[能源与安全]美国与中国 comsci 能源
现在有一个局面：地球上的石油只剩下N桶，这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代，但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争，其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中，剩下的石油也会被快速消耗在战争中，结果是两败俱伤。。。在这个大
SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了的原因分析 cwqcwqmax9 oracle
甲说： A B两个表总数据量都很大，在百万以上。 idx1 idx2字段表示是索引字段 A B 两表上都有 col1字段表示普通字段 select xxx from A where A.idx1 between mmm and nnn and exists (select 1 from B where B.idx2 =
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案 dashuaifu Ajax springMVC response 中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案一：（自己总结，测试过可行） ajax返回如果含有中文汉字，则使用：（如下例：） @RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
Linux系统中查看日志的常用命令 dcj3sjt126com OS
因为在日常的工作中，出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯，作为初学者，为了以后的需要，我今天将下面这些查看命令共享给各位 cat tail -f 日志文件说明 /var/log/message 系统启动后的信息和错误日志，是Red Hat Linux中最常用的日志之一 /var/log/secure 与安全相关的日志信息 /var/log/maillog 与邮件相关的日志信
[应用结构]应用 dcj3sjt126com PHP yii2
应用主体应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。每个Yii应用系统只能包含一个应用主体，应用主体在入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。补充: 当我们说"一个应用"，它可能是一个应用主体对象，也可能是一个应用系统，是根据上下文来决定[译：中文为避免歧义，Application翻译为应
assertThat用法 eksliang JUnit assertThat
junit4.0 assertThat用法一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) ); 注释： allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过，相当于“与”（&&） 2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
android点滴2 gundumw100 应用服务器 android 网络应用 OS HTC
如何让Drawable绕着中心旋转？ Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f, Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f); a.setRepeatCount(-1); a.setDuration(1000); 如何控制Andro
超简洁的CSS下拉菜单 ini html Web 工作 html5 css
效果体验：http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
kafka consumer防止数据丢失 kane_xie kafka offset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统，因此它的着眼点不在数据的安全性（log偶尔丢几条无所谓），换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。尽管kafka官网声称能够保证at-least-once，但如果consumer进程数小于partition_num，这个结论不一定成立。考虑这样一个case，partiton_num=2
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component mhtbbx DAO spring bean prototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean Spring 自 2.0 版本开始，陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批，它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时，为了让 Spring 能够扫描类
java 多线程高并发读写控制误区 qifeifei java thread
先看一下下面的错误代码，对写加了synchronized控制，保证了写的安全，但是问题在哪里呢？ public class testTh7 { private String data; public String read(){ System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
mongodb replica set(副本集)设置步骤 tcrct java mongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了，根据我遇到的问题，整理一下，如下：首先先去下载一个mongodb最新版，目前最新版应该是2.6 cd /usr/local/bin wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
rust学习笔记 wudixiaotie 学习笔记
1.rust里绑定变量是let，默认绑定了的变量是不可更改的，所以如果想让变量可变就要加上mut。 let x = 1; let mut y = 2; 2.match 相当于erlang中的case，但是case的每一项后都是分号，但是rust的match却是逗号。 3.match 的每一项最后都要加逗号，但是最后一项不加也不会报错，所有结尾加逗号的用法都是类似。 4.每个语句结尾都要加分

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